Wąskie gardło komunikacji medycznej: dlaczego AI zajmuje się problemem komunikacji w branży farmaceutycznej

Komunikacja medyczna zawsze działała pod presją: firmy biofarmaceutyczne generują ogromne ilości danych klinicznych – wyników badań, danych z badań świata rzeczywistego, informacji o bezpieczeństwie – które muszą dotrzeć do wielu odbiorców jednocześnie, w tym lekarzy specjalistów, lekarzy rodzinnych, łączników naukowo-medycznych (MSL), płatników, opiekunów i pacjentów.

Każda grupa odbiorców wymaga innego ujęcia, języka i poziomu głębi technicznej. Przez dziesięciolecia jednak osoby odpowiedzialne za wypełnianie tej luki – wykwalifikowani specjaliści komunikacji naukowej w agencjach zajmujących się sprawami medycznymi – spędzały znaczną część swojego czasu pracy nie na myśleniu, lecz na ponownym formatowaniu.

Przenoszenie zawartości slajdów z jednego szablonu kongresowego do innego, odbudowywanie prezentacji dla różnych grup odbiorców i robienie tego ręcznie, często pod presją nocnych terminów. „Przygotowywaliśmy wszystkie te materiały dla klientów, ale często spędzaliśmy również dużo czasu na przygotowaniu prezentacji, a następnie przenoszeniu rzeczy z jednego szablonu do następnego”, powiedziała Francine Carrick, naukowczyni ze stopniem doktora, która spędziła 22 lata w komunikacji medycznej.

„Marzyliśmy o rozwiązaniu, które przetłumaczyłoby tę naukę dla nas”, dodała.

Carrick niedawno dołączyła do platformy prezentacji AI Prezent jako prezes Prezent Vivo, który łączy specjalnie opracowane AI i ekspertów branżowych, aby napędzać ekosystem komunikacji w dziedzinie nauk o życiu – obejmujący zarówno firmy biofarmaceutyczne, jak i agencje partnerskie firmy.

Problem, który opisuje, nie jest niszowy; leży on na skrzyżowaniu dwóch nacisków, które są dobrze udokumentowane w branży. Z jednej strony, prawie 8 na 10 profesjonalistów opieki zdrowotnej otrzymuje większą ilość informacji od firm farmaceutycznych niż przed COVID-19, a 77% twierdzi, że ilość komunikacji cyfrowej jest już zbyt duża.

Z drugiej strony, firmy farmaceutyczne mają trudności z dostarczaniem spersonalizowanej, istotnej treści, której potrzebują profesjonaliści opieki zdrowotnej, częściowo dlatego, że starsze systemy nie mają elastyczności, aby wspierać zaawansowaną personalizację na dużą skalę. Potok treści jest przytłoczony na obu końcach: powstaje zbyt wiele treści, a zbyt mało z nich skutecznie dociera do odbiorców.

Problem Treści Modularnych

Proponowanym rozwiązaniem branży tego problemu jest od dawna „treść modułowa” – idea rozbicia informacji naukowych na ponownie wykorzystywane komponenty, które mogą być zestawiane inaczej dla różnych grup odbiorców.

W teorii jest to eleganckie, ale w praktyce duże modele językowe są teraz wykorzystywane do przygotowania manuskryptów, kondensowania zbiorów danych dowodów z badań świata rzeczywistego w podsumowania i rozwijania modułów do edukowania profesjonalistów opieki zdrowotnej – narzędzi, które do niedawna istniały tylko jako demonstracje wykonalności.

Carrick opisuje podstawowe wyzwanie w prosty sposób: „Sposób, w jaki prezentujemy informacje akademickim lekarzom, lekarzom pracującym w lokalnych społecznościach, opiekunom i pacjentom jest bardzo, bardzo różny”, podkreśliła.

„W tradycyjnym modelu, dostosowanie tej informacji było bardzo pracochłonne i czasochłonne”. Innymi słowy, wąskie gardło nie było wynikiem braku wiedzy u komunikatorów, ale przepustowości – więcej danych przychodziło szybciej, niż zespoły mogły je ręcznie przepakować.

Po powszechnym eksperymentowaniu z AI w 2024 roku, firmy są pod presją, aby pokazać rzeczywiste zwroty z inwestycji w AI, co prowadzi do przyjęcia pionowych rozwiązań AI opracowanych specjalnie dla określonych przepływów pracy.

To jest dokładnie ten argument, jaki przedstawia Prezent z jego agentem AI Astrid: systemem opracowanym specjalnie dla nauk o życiu, szkolonym na wymogach zgodności, ograniczeniach regulacyjnych i słownictwie naukowym firm farmaceutycznych, który wyprzedzi narzędzie ogólnego przeznaczenia dostosowane do branży.

Pytanie o Specjalizację

Czy kontekst nauk o życiu naprawdę wymaga AI opracowanej specjalnie dla tej dziedziny, czy jest to ramka marketingowa dla rynku konkurencyjnego, jest uzasadnionym pytaniem.

Jasne jest jednak, że FDA zwróciła na to szczególną uwagę. Po publikacji wytycznych w 2025 roku dotyczących wykorzystania AI do wspierania decyzji regulacyjnych dotyczących leków i produktów biologicznych, otrzymała ponad 500 wniosków zawierających składniki AI. Taka kontrola regulacyjna tworzy realny argument za narzędziami AI z wbudowaną od początku zgodnością z przepisami, a nie dostosowanymi: ryzyko popełnienia błędu w środowisku regulowanym jest jakościowo różne od popełnienia błędu w, powiedzmy, materiale marketingowym.

Szerszy rynek AI w ochronie zdrowia odzwierciedla rosnącą pewność: według prognoz globalny rynek AI w ochronie zdrowia ma rosnąć z 26,6 miliardów dolarów w 2024 roku do 187,7 miliardów dolarów do 2030 roku, a branża już wdrożyła AI w tempie ponad dwukrotnie wyższym niż cała gospodarka.

Firmy farmaceutyczne i biotechnologiczne pozostają przy tym najbardziej skoncentrowane na badaniach i rozwoju: 54% z nich traktuje priorytetowo innowacje i rozwój leków, choć coraz więcej uwagi poświęca się także działalności komercyjnej, w tym komunikacji.

Kwestia ludzkiej wiedzy specjalistycznej

Przybycie narzędzi AI w usługach profesjonalnych zawsze generuje tę samą rozmowę: co się stanie z ludźmi, którzy obecnie wykonują tę pracę? W komunikacji medycznej, gdzie praca wymaga prawdziwej biegłości naukowej, odpowiedź jest bardziej zniuansowana niż sugeruje to zastąpienie.

Opinia Carrick jest taka, że głównym ograniczeniem wykorzystania ludzkiej wiedzy specjalistycznej w komunikacji medycznej nie jest sama wiedza, lecz dostępna zdolność przerobowa. „Pozwala korzystać z ludzkiej wiedzy specjalistycznej i przyspiesza jej wykorzystanie na wiele sposobów”, powiedziała o AI w swojej dziedzinie. „Umożliwia dzielenie się tą wiedzą specjalistyczną, tymi spostrzeżeniami i tą ludzką wiedzą z większą liczbą odbiorców w odpowiednim czasie”.

Ten pogląd jest zgodny z tym, co wynika jako bardziej wielowymiarowy obraz wpływu AI na specjalistyczną pracę umysłową. Ankiety lekarzy sugerują odporność zamiast wypierania z pracy, ponieważ wielu uważa, że AI zmieni ich pracę, ale nie wyeliminuje ich roli.

Analogia do komunikacji medycznej nie jest idealna, ale podobieństwo strukturalne jest zachowane: to, co AI może obecnie zrobić, to przyspieszyć rutynę; to, czego nie może zrobić, to zastąpić osąd naukowy, intuicyjne rozumienie odbiorców lub myślenie strategiczne, które definiuje pracę o wyższej wartości.

Badanie przeprowadzone przez EPG Health wykazało, że prawie 60% respondentów z firm farmaceutycznych wskazało zrozumienie potrzeb i perspektyw pracowników ochrony zdrowia jako najwyższy priorytet dla zaangażowania strategicznego, oraz że łącznicy naukowo-medyczni (MSL) wyprzedzili zespoły sprzedażowe jako najważniejszy kanał do wysyłania informacji do HCP.

To jest sygnał, że firmy farmaceutyczne przechodzą w kierunku komunikacji bardziej opartej na relacjach, a mniej na masowym nadawaniu, co wymaga więcej osądu ludzkiego, a nie mniej – nawet gdy AI zajmuje się warstwą produkcji.

Czego naprawdę wymaga ta zmiana

Trudniejsze pytanie nie dotyczy tego, czy AI odegra rolę w komunikacji medycznej – to już jest ustalone. Chodzi o to, czy tworzone narzędzia rzeczywiście odpowiadają złożoności tej dziedziny.

Carrick zauważyła, co Prezent nazywa „odciskami palców” – preferencjami komunikacji specyficznymi dla grupy odbiorców, które mogą być zakodowane i zastosowane podczas adaptacji treści. Pojęcie to odzwierciedla bardziej fundamentalne wyzwanie: że cel „odpowiedniej treści, we właściwym czasie, przez odpowiedni kanał, do odpowiedniej grupy odbiorców” – od dawna będący mantrą w komunikacji medycznej – zawsze był bardziej aspiracyjny niż operacyjny.

Dostarczanie go wymaga nie tylko dobrego pisarstwa naukowego, ale systematycznej wiedzy o tym, jak różne grupy odbiorców przetwarzają różne rodzaje informacji.

Czy AI może niezawodnie zakodować tę wiedzę i czy może to zrobić, zachowując naukową dokładność i zgodność regulacyjną, która odróżnia komunikację medyczną od innych branż zajmujących się treścią, pozostaje otwartym pytaniem.

Niezależnie od tego nie ulega już wątpliwości, że stary model, z jego maratonami formatowania w nocy i ręcznymi migracjami szablonów, nigdy nie był zrównoważony w tempie, którego wymaga nowoczesna branża farmaceutyczna.

Problem był widoczny dla praktyków przez lata, ale narzędzia do jego rozwiązania dopiero teraz stają się realnie dostępne – dzięki AI.